TRILHA DA IA - GPT ACADÊMICO PROMPTS PARA ELABORAÇÃO DE ARTIGOS CIENTÍFICOS COM IA - Aula 1

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GPT ACADÊMICO: 
PROMPTS PARA 
ELABORAÇÃO DE 
ARTIGOS CIENTÍFICOS 
COM IA
A Revolução da IA Generativa na Ciência
A IA Generativa representa uma tecnologia de "uso dual" com 
potencial para reconfigurar:
• Os meios: como a pesquisa é conduzida e os artigos são 
escritos
• Os fins: quais questões são investigadas e como o 
conhecimento é validado
Uma característica distintiva dessa nova onda é sua 
acessibilidade através de interfaces de linguagem natural, 
permitindo uso por pessoas sem formação técnica específica.
Arquitetura Transformers
Autoatenção
(Self-Attention)
Permite que o modelo avalie 
simultaneamente a 
importância de todas as 
palavras em uma sequência, 
capturando relações de longo 
alcance entre as palavras para 
uma compreensão mais rica do 
contexto.
Paralelização
Ao contrário das RNNs que 
processam palavras 
sequencialmente, os 
Transformers podem 
processar todos os elementos 
em paralelo, acelerando o 
treinamento e tornando-o 
mais eficiente.
Atenção Multi-Cabeças
Utiliza múltiplas "cabeças" de 
atenção que operam em 
paralelo, cada uma focando em 
diferentes aspectos das 
relações entre palavras 
(sintáticas, semânticas), 
criando representações mais 
ricas.
Proposto por Vaswani e colaboradores em 2017, esse modelo revolucionou o Processamento de Linguagem Natural ao 
superar limitações de modelos anteriores.
Aplicações da IA na Pesquisa 
Científica
Revisão de Literatura
Ferramentas como Research Rabbit auxiliam na busca e visualização 
de redes de artigos, acelerando o processo de revisão bibliográfica.
Análise de Dados
Processamento de grandes volumes de dados e análise de textos 
usando processamento de linguagem natural.
Redação e Edição
Auxílio na redação, parafraseamento e revisão de textos acadêmicos, 
otimizando o tempo dos pesquisadores.
Geração de Ideias
Suporte na identificação de lacunas de pesquisa e geração de novas 
hipóteses científicas.
Como Pesquisadores Utilizam a IA Generativa
O Fenômeno da Alucinação em LLMs
A alucinação é um desafio persistente que limita a 
confiabilidade dos Modelos de Linguagem de Grande Escala 
(LLMs). Refere-se à geração de conteúdo que, embora pareça 
convincente, é factualmente incorreto ou fabricado.
Este fenômeno não é um erro aleatório, mas resultado de 
interações complexas nos dados de treinamento, design do 
modelo e interpretação dos prompts.
Manifestações de Alucinações em LLMs
Imprecisões Factuais
Geração de informações 
incorretas sobre fatos 
históricos, científicos ou 
biográficos.
Citações Inexistentes
Criação de artigos, autores ou 
periódicos inteiramente 
fictícios que parecem 
convincentes.
Contradições
Saídas que não se alinham com 
a entrada fornecida ou 
contradizem informações 
geradas anteriormente.
Código Imaginário
Geração de funções ou 
bibliotecas de código 
inexistentes que não seriam 
executáveis.
Desafios e Considerações Éticas
Desafios Éticos
• Prevenção do plágio e 
desinformação
• Manutenção da integridade 
científica
• Enfrentamento dos vieses 
algorítmicos
Qualidade da 
Informação
• Precisão ligada à qualidade 
dos dados de treinamento
• Risco de informações 
desatualizadas
• Necessidade de validação 
humana constante
Papel do Pesquisador
• IA como ferramenta 
auxiliar, não substituta
• Validação de todos os 
dados apresentados
• Manutenção da 
contribuição científica 
original
A inteligência artificial deve ser utilizada como ferramenta e não deve ficar à frente de uma pesquisa ou 
contribuição científica, devendo apenas auxiliar enquanto o acadêmico valida todos os dados apresentados.
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